原題
Clinical Evaluation of Deep Learning for Tumor Delineation on (18)F-FDG PET/CT of Head and Neck Cancer.
頭頚部癌のPET肉眼的腫よう体積(GTV)描出における種々のディープラーニング法の有効性を評価した。
方法:2014年から2019年の間に放射線療法のために紹介された頭頚部癌患者からのFFDG PET/CTスキャンを用いてディープラーニングモデルを訓練した。これらのモデルとエキスパートPET GTVとの間の変動性を3つの異なる試験データセットで比較した。
結果:5つの異なるモデルのうち、nnU-Net法はエキスパートGTVと最も高い類似性を示し、エキスパート間の可変性とAIからエキスパートへの可変性の間に検出可能な差はなかった。
結論:ディープラーニングは、FFDG PET/CT腫瘍体積からの画像バイオマーカーを自動化することができ、放射線療法における腫瘍体積の描出に役立つ可能性がある。
Journal: J Nucl Med (CiteScore 2022: 12.9)
DOI: 10.2967/jnumed.123.266574
PMID: 38388516
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